电力负荷预测

摘要：

中长期电力负荷是一个受到社会、经济等多方面因素综合影响的复杂过程,传统预测算法难以准确预测.针对这一问题,利用支持向量机回归理论和混沌序列预测理论,提出基于混沌支持向量机CSVM的预测算法:通过混沌理论找出嵌入维,通过信息几何选择核函数,然后通过SVM进行预测.最后,把CSVM算法应用到某省中长期电力负荷预测中并同BP、RBF、SVM等传统预测方法进行对比,实验证明该算法比其他算法准确有效.

关键词： 电力系统 负荷预测 支持向量机 统计学习理论 混沌算法

作者: 王德吉 徐波

作者单位: 中国科学院合肥物质研究院,先进制造研究所,江苏 常州 213164;中国烟草总公司,职工进修学院,河南 郑州 450008;中国石油管道研究中心,河北 廊坊 065000 中国石油管道研究中心,河北 廊坊 065000

会议类型: 国内会议

会议名称: 2013年全国电气工程博士后学术论坛

会议地点: 天津

会议语种:中文

页码: 113-117

在线出版日期: 2013-10-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）